笔式界面软件资源管理模型及其实现*

针对目前文档管理模式和WIMP界面交互范式对笔式交互的不足,提出了笔式界面软件文档资源管理的统一模型,能够有效地管理笔式界面软件所产生的文档数据,并且根据此模型实现了笔式界面的文档资源管理系统,采用了PIBG交互范式和实物界面.评估结果表明,根据此模型设计的系统,能够提高用户工作效率,降低用户的认知负担.     

融合触、听、视觉的多通道认知和交互模型

以触觉相关的多通道交互研究为立足点,结合经典的多通道假设和最新的认知理论,提出一种融合触觉、听觉、视觉的多通道信息认知加工模型,并就计算机端的信息处理过程提出了多通道交互的分层处理模型,分析了相应的多通道整合方法.该模型对交互界面与程序主体功能定义不同的实现路径,区分交互设备和交互信息处理过程,有利于从不同角度对交互界面的研究工作进行简化,避免高耦合度带来的冗余工作量;实现了一个融合触、听、视觉交互的实例.实例结果表明,利用文中模型能够降低多通道交互研究的分析难度并提高实验效率.     

海量层次信息的Focus+Context交互式可视化技术

综述了海量层次信息可视化与Focus Context技术的相关工作,针对海量层次信息可视化的交互问题,在嵌套圆可视化技术的基础上提出了基于上下文感知的Focus Context交互式可视化技术.首先,基于外切圆排列方法提出对圆心进行三角网格剖分的方法,为变形计算建立上下文;然后,针对变形计算前后上下文一致性问题,在三角网格邻居跟踪方法的基础上,提出了用于同层兄弟节点上下文感知的外切圆变形排列方法,以及用于父子节点上下文感知的嵌套圆迭代排列方法.实验结果表明。上述方法在实现焦点突出的鱼眼视图的同时,能够有效地解决Focus Context交互式可视化的上下文感知问题.上述方法应用于文件系统海量层次信息的交互式可视化问题,提供了交互式可视化工具.     

一种时序数据的可视化技术与工具

时序数据在许多研究领域中都广泛存在.信息可视化是对时序数据进行分析的有力工具,然而已有的时序数据可视化技术无法较好地分析时间跨度长的时序数据.提出一种称为FisheyeLines的可视化技术,能够快速显示大数据集的整体视图,同时方便查看细节信息;能够清楚地表达复杂信息间的相互关系,同时可以显示对象的属性.基于FisheyeLines可视化技术,还给出了一种称为FisheyeLinesVis的可视化工具,可以方便地构造时序数据可视化应用.对以上技术和工具所构造的应用实例的分析与评估充分验证了该方法的有效性和易用性.     

基于草图界面的应用系统框架研究与实现

现有的草图系统重在设计对象外形的表达,忽略了隐含在设计过程中用户思维活动的信息;另一方面,目前笔的交互方式尚不能自然、流畅地表达用户设计意图.通过分析草图界面信息对象和交互过程的特点,提出面向构思设计的应用系统框架ISF,以满足设计意图原型的快速生成;同时结合交互的任务、环境和用户偏好等上下文信排息,建立从物理设备到逻辑工具映射的交互模型,旨在为此类系统的交互设计提供一定指导的方法.最后给出面向轻纺行业服装设计的应用实例--草图图板系统.应用结果表明,ISF能够为此类草图应用系统的设计给予一定的指导,满足自然、流畅的交互设计要求.     

在线修正的人脸姿态跟踪算法及交互应用

针对人脸在跟踪过程中可能存在大幅度的倾斜、旋转、遮挡以及肤色干扰等问题,提出一种基于在线修正的人脸跟踪算法.该算法当人脸检测失效时,人脸跟踪模块将用于提取目标参数;而在人脸跟踪过程中,为减小由连续跟踪造成的累积误差,利用人脸实时检测机制新检测到的人脸目标参数来修正跟踪模块的参数,包括跟踪窗口的位置和尺度,从而利用了人脸检测和人脸跟踪各自的优点.通过实验,其结果表明,该算法能够精确地跟踪复杂姿态下的人脸目标,并且能够解决肤色干扰和遮挡的问题,具有很好的适应性和鲁棒性.另外,将在线修正的跟踪方法应用于娱乐游戏控制,为人机交互提供了新的方式.     

多窗口目标跟踪算法

目标在复杂环境下运动,特征会受到光照、摄像机角度等因素影响,并且目标可能会被自身其他部分或者场景物体遮挡,为此,提出一种多窗口概念的视频目标跟踪算法,基本思想就是将目标用多个不同的窗口表示,每一个窗口对应一个跟踪器.这些窗口之间可以存在重叠,也可以包含被跟踪目标上下文信息,如在人脸跟踪中,有些跟踪窗口可以包含颈部信息、上衣颜色信息.然后利用这些窗口之间的位置关系以及在后继跟踪过程中的相似度来估计目标的真实位置.通过实验可以看出,提出的多窗口均值移动跟踪算法可以提高系统在遮挡、光照变化等复杂条件下的跟踪性能.     

MDE-VR:面向虚拟现实的多显示环境

针对目前虚拟现实领域缺乏可用的中间框架对底层MDE和高层的本地协同工作模式进行支持这一问题,设计并实现了一个多显示环境下基于虚拟现实的系统框架MDE-VR;基于该框架提出了一种多显示环境下的本地协同工作机制,组合了空间无缝交互技术和空间内聚交互技术两种不同的交互技术,方便用户操纵公共显示屏幕;最后开发了一个系统原型能够有效支持面向虚拟现实的同一地点的多人协同工作。实验结果表明了提出的MDE-VR框架和交互技术的可用性。     

基于模板匹配和SVM的草图符号自适应识别方法

在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合.它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法和支持大量样本学习的SVM方法,并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息,实现了不同样本个数下自适应的符号学习和识别.基于该方法,文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件.最后,利用扩展的PIBGToolkit开发出原型系统IdeaNote.评估表明,该方法可以在24类草图符号分别使用1到20个训练样本时具有较高的识别正确率和较好的时间性能.